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MiniMax lancia H3, un modello multimodale generalista con audio stereo nativo e pesi aperti annunciati «nei prossimi giorni». Together AI rivendica una crescita spettacolare del suo volume di token serviti, mentre GitHub rafforza la sicurezza dei token npm dopo un’ondata di attacchi di takeover degli account. Attorno a questi tre temi, la giornata è particolarmente densa sul fronte della generazione di immagini e video (Runway, Wan Video, Luma, Black Forest Labs, Ideogram), degli strumenti per agenti di codice (Devin, Replit, GitHub Actions) e della transizione dei modelli in OpenAI e Google.
MiniMax H3 : un modello multimodale generalista, pesi aperti annunciati
31 luglio — MiniMax lancia H3, descritto come un modello di generazione multimodale generalista. A differenza delle generazioni precedenti (Hailuo 01 e 02), che separavano i compiti per modello specializzato, H3 unifica queste capacità in un unico modello capace di comprendere un contesto che mescola testo, immagine, video e audio. La sua caratteristica più notevole è il suono stereo nativo generato congiuntamente al video, su sequenze fino a 15 secondi in risoluzione 2K.
MiniMax mette in evidenza un posizionamento prezzo-prestazioni aggressivo: in 2K, il prezzo al secondo sarebbe inferiore a un terzo di quello dei modelli «mainstream», e in 768p, inferiore alla metà del prezzo del 720p presso gli stessi modelli. H3 si basa su diversi componenti proprietari (Contextual Omni Representation, H3-VAE, H3-Omni Transformer, In-Context Regeneration) e gestisce l’editing in modo generalizzato: immagine-a-immagine, immagine-a-video, audio-audio, trasferimento di movimento video-a-video, con un rendering preciso del testo e degli elementi di marca — un punto spesso debole nei modelli di generazione video.
MiniMax annuncia anche la prossima apertura dei pesi del modello, presentata come un modo per accelerare la compatibilità hardware e sostenere la comunità open source in un settore storicamente dominato da modelli chiusi. Il lancio è accompagnato da una distribuzione day-0 presso una quindicina di partner, tra cui Runway, Pika, Leonardo.Ai, OpenRouter e Krea.
| Caratteristica | Dettaglio |
|---|---|
| Risoluzione | 2K di default |
| Durata massima | 15 secondi |
| Audio | Stereo nativo, generato congiuntamente |
| Prezzo in 2K | Meno di un terzo del prezzo/secondo dei modelli mainstream |
| Prezzo in 768p | Meno della metà del prezzo del 720p mainstream |
| Pesi aperti | Annunciati «nei prossimi giorni» |
MiniMax H3: An Open Model Breaking the Boundaries Between Tasks and Modalities — Today, we’re launching MiniMax H3, a general-purpose multimodal generation model. H3 understands unified context across text, images, video, and audio, generating video with native stereo sound, up to 15 seconds at 2K resolution.
🇮🇹 MiniMax H3: un modello aperto che cancella i confini tra compiti e modalità — Oggi lanciamo MiniMax H3, un modello di generazione multimodale generalista. H3 comprende un contesto unificato attraverso testo, immagini, video e audio, generando video con audio stereo nativo, fino a 15 secondi in risoluzione 2K. — @MiniMax_AI su X
🔗 Filo complementare — @MiniMax_AI su X
Grok Imagine Video 1.5 disponibile su Runway
1 agosto — Runway continua ad ampliare il proprio catalogo di modelli di terze parti integrando Grok Imagine Video 1.5, la versione video del modello di generazione di xAI, direttamente accessibile dalla sua piattaforma. L’integrazione rientra nella strategia di Runway di aggregare i modelli frontiera di diversi editori — aveva già accolto MiniMax H3 il giorno prima — all’interno di un’unica piattaforma di produzione creativa, invece di puntare solo sui propri modelli Gen.
Wan Video (Alibaba) lancia una modalità Realtime per lo schizzo e il testo
31 luglio — Alibaba ha messo online, nella sezione Labs di wan video, una modalità Realtime che permette di trasformare uno schizzo in una scena fotorealistica man mano che il disegno prende forma — figura filiforme, rettangolo approssimativo, qualche tratto — senza fase di generazione esplicita né pulsante «generate». Lo stesso giorno, Alibaba ha presentato una seconda modalità Realtime, questa volta per il testo: l’immagine si ritocca in diretta mentre l’utente digita una descrizione, frase dopo frase, senza schermata di caricamento. Queste due funzionalità avvicinano l’esperienza di generazione di immagini a un’interazione continua in stile disegno o elaborazione di testi, piuttosto che a un ciclo prompt/generazione classico.
🔗 Annuncio — @Alibaba_Wan su X
Luma lancia Layers, editing di immagini per livelli alimentato da Uni-1
30 luglio — Luma ha distribuito Layers all’interno di Luma Agents, alimentato dal suo modello Uni-1. Il principio: chiedere all’agent di estrarre i livelli di un’immagine esistente (generata da Luma o importata dall’utente), poi modificare un elemento preciso con una semplice conversazione, preservando intatta il resto dell’immagine — che si tratti del prodotto in evidenza, dello sfondo o di un testo. Luma illustra la funzionalità con due esempi: la riprogettazione completa di un poster di rebranding a partire da un semplice JPG piatto, e l’aggiunta di un oggetto isolato in una scena senza ritoccare l’illuminazione né il decor. L’obiettivo è consentire ritocchi mirati e iterativi, invece di rigenerare un’intera immagine per cambiare un solo dettaglio.
Black Forest Labs svela un’anteprima di FLUX 3
30 luglio — Black Forest Labs (BFL), l’editore dei modelli FLUX, ha dato un primo assaggio pubblico del suo prossimo modello, FLUX 3, tramite un accesso temporaneo di 48 ore sull’agent Hermes di Nous Research. Questo agent concatenazione più piani generati per produrre un cortometraggio completo a partire da un unico prompt end-to-end. L’annuncio è accompagnato da un concorso di cortometraggi organizzato da Nous Research per tutta la settimana, e da una presentazione dal vivo di FLUX 3 durante un evento BFL a San Francisco il venerdì successivo. BFL non ha comunicato al momento né la data di disponibilità generale né dettagli tecnici sulle capacità del modello.
Ideogram lancia P-Image-Ideogram, famiglia di modelli Pareto-ottimali con Pruna AI
30 luglio — Ideogram ha lanciato, in collaborazione con Pruna AI, una nuova famiglia di modelli di immagine chiamata P-Image-Ideogram, ottimizzata simultaneamente su qualità, velocità e costo. Il modello propone quattro modalità di qualità (Very low, Low, Medium, High), una generazione nativa in 1K e 2K, e una tariffa di partenza di 0,003 dollari per immagine, con una latenza annunciata tra 3 e 8 secondi a seconda della modalità. Nella classifica Design Arena (voti umani in cieco), Ideogram rivendica una nuova frontiera di Pareto preferenza/costo e preferenza/velocità: in 1K, la modalità più economica costa 0,3 ¢/immagine per una generazione di circa 3 secondi, cioè circa 8,6 volte più veloce della media dei modelli valutati. Distribuzione immediata su una quindicina di piattaforme partner, tra cui ComfyUI, Runware, Replicate, Leonardo.Ai e Together AI.
| Modalità qualità | Risoluzione | Prezzo in 1K | Latenza approssimativa |
|---|---|---|---|
| Very low | 1K/2K nativa | 0,3 ¢/image | ~3 s |
| Low | 1K/2K nativa | 0,75 ¢/image | ~3 s |
| Medium | 1K/2K nativa | non precisato | fino a 8 s |
| High | 1K/2K nativa | non precisato | fino a 8 s |
🔗 Annuncio — @ideogram_ai su X
Devin lancia Outposts, esecuzione nativa di applicazioni su qualsiasi computer
31 luglio — Cognition, l’editore di Devin, ha annunciato una nuova funzionalità chiamata Outposts. Permette all’agent Devin di eseguire e testare nativamente applicazioni direttamente su qualsiasi computer, invece di dipendere solo da ambienti cloud isolati. Questa capacità si inserisce nella continuità dei recenti annunci di Cognition sull’esecuzione nativa — supporto iOS nativo tramite agent cloud macOS, annunciato il giorno prima — e mira ad ampliare il perimetro delle attività che Devin può gestire end-to-end, incluse configurazioni hardware o software specifiche della postazione dell’utente.
Replit distribuisce Model Selector, Follow-up Tasks e una nuova pagina di utilizzo
31 luglio — Nel suo riepilogo settimanale «This Week in Replit», Replit dettaglia diverse novità. Il Model Selector è ora disponibile per i piani Core e Pro, con una scelta ampliata che include modelli a pesi aperti oltre ai modelli proprietari — l’utente mantiene il controllo, oppure lascia che Replit raccomandi automaticamente. Follow-up Tasks passa in disponibilità per tutti gli utenti questa settimana: dopo aver completato un’attività, l’Agent propone passi successivi attivabili con un clic, eseguiti in background. Due aggiustamenti completano la settimana: una pagina di utilizzo ricostruita che offre un monitoraggio quasi in tempo reale per data, risorsa, progetto, workspace, gruppo e utente, e una sessione utente prolungata (disconnessione predefinita portata da 7 a 14 giorni).
| Funzionalità | Stato |
|---|---|
| Model Selector | Online, piani Core e Pro, modelli aperti inclusi |
| Follow-up Tasks | Distribuito a tutti gli utenti |
| Pagina di utilizzo | Ricostruita, monitoraggio quasi in tempo reale |
| Durata sessione | Estesa da 7 a 14 giorni |
Together AI : passaggio su larga scala all’inferenza aperta
Together AI moltiplica gli annunci intorno all’inferenza dedicata questa settimana, su due angoli distinti: un dato di crescita spettacolare lato utilizzo, e un articolo tecnico dettagliato sull’autoscaling dell’infrastruttura sottostante.
Una crescita dei token serviti moltiplicata per oltre 10 000
1 agosto — Together AI mostra un dato di crescita impressionante: il suo volume di token serviti sarebbe passato da 30 miliardi al mese a 400 000 miliardi (400 trilioni) al mese, cioè oltre 10 000 volte di più. L’azienda spiega questa progressione con la migrazione di carichi di lavoro su larga scala verso modelli a pesi aperti invece che verso API proprietarie chiuse. Il dato è presentato senza un periodo di riferimento preciso, il che ne limita il valore comparativo.
Josh had to stop @vipulved and ask him to repeat the number: @wolfejosh Together AI went from serving 30B tokens a month to 400T. Over 10,000x growth as AI-native companies and enterprises move scaled workloads to open model.
🇮🇹 Josh ha dovuto interrompere @vipulved e chiedergli di ripetere il numero: Together AI è passato da 30 miliardi di token serviti al mese a 400 000 miliardi. Una crescita di oltre 10 000 volte, trainata dalla migrazione di aziende AI-native e grandi clienti verso modelli aperti per i loro carichi di lavoro su larga scala. — @togethercompute su X
Otto metriche per pilotare l’autoscaling dell’inferenza dedicata
31 luglio — Together AI pubblica un articolo tecnico sull’autoscaling della sua Dedicated Model Inference. Il punto di partenza: le metriche classiche ereditate dal mondo web (utilizzo CPU/GPU) non riflettono la vera pressione di un motore di inferenza LLM — una GPU può mostrare il 60% di utilizzo mentre la sua coda è già satura, perché l’utilizzo misura l’intensità di calcolo, non il carico in attesa. L’articolo dettaglia otto metriche native dell’inferenza, raggruppate in tre famiglie (concorrenza, SLO, efficienza), e raccomanda inflight_requests come metrica predefinita. Quantifica anche il costo reale di un cold start su GPU H100: circa 86 secondi per un modello base, 145 secondi per un fine-tune da 18 Go, e circa 2,5 minuti per aggiungere un replica.
| Fase misurata | Durata su 1×H100 |
|---|---|
| Distribuzione modello base | 86 s |
| Distribuzione fine-tune (18 Go) | 145 s |
| Passaggio da 1 a 2 repliche | ~2,5 min |
Ai2 — uno studio basato su infini-gram traccia la lingua presa in prestito nei libri scritti dall’IA
31 luglio — Ai2 (Allen Institute for AI) mette in evidenza uno studio costruito sul suo motore infini-gram, uno strumento che indicizza corpus di testo enormi e conta la frequenza esatta di comparsa di qualsiasi frase, permettendo di risalire alle probabili fonti di una formulazione. Il team di Tuhin Chakrabarty (Stony Brook University) ha isolato delle «espressioni rare» — formule che compaiono in massimo cinque libri Google Books e sono assenti dal web indicizzato — e ha confrontato il loro tasso di presenza tra libri autopubblicati con forte contenuto IA rilevato, libri autopubblicati senza IA rilevata e letteratura premiata. Risultato: i libri con forte contenuto IA mostrano una proporzione nettamente più alta di espressioni rare, il che suggerisce una dipendenza più marcata dai modelli provenienti dai dati di addestramento.
| Gruppo valutato | Copertura in espressioni rare |
|---|---|
| Top 200 autopubblicati, IA fortemente rilevata | 41,6 % |
| Top 200 autopubblicati, IA non rilevata | 37,2 % |
| Letteratura premiata o candidata (riferimento) | 19,1 % |
Gemini 3.5 Flash Cyber, un modello dedicato alla cybersicurezza ad accesso ristretto
31 luglio — Google ha aggiunto in sordina un nuovo membro alla sua famiglia di modelli Flash: Gemini 3.5 Flash Cyber. A differenza delle versioni per il grande pubblico annunciate questo mese (3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite), questo modello mira a un uso molto specifico — rilevare e correggere vulnerabilità software su larga scala — e rimane un modello economico ottimizzato per questo solo caso d’uso. L’accesso è volutamente limitato ai governi e ai partner di fiducia, il che ne fa uno strumento di cybersicurezza difensiva più che un prodotto commerciale aperto a tutti. Nessuna pagina prodotto dedicata, nessun benchmark né dettaglio di architettura accompagnano questo annuncio: l’unica fonte disponibile è un filo riepilogativo bisettimanale di @GoogleAI, il che limita la profondità di ciò che si può dire per ora.
Lo stesso filo riepilogativo annuncia inoltre Collections in Gemini Notebook (ex-NotebookLM), un nuovo modo di raggruppare i propri notebook. Anche qui, una sola frase, senza screenshot né documentazione associata.
🔗 Filo riepilogativo — @GoogleAI su X
Copilot depreca Gemini 2.5 Pro e Gemini 3 Flash
31 luglio — GitHub rimuove Gemini 2.5 Pro e Gemini 3 Flash da tutte le sue esperienze Copilot (Chat, inline edits, modalità ask e agent, completamenti di codice), senza alcuna azione richiesta da parte dell’utente — i modelli scompaiono automaticamente dai selettori. Gli utenti sono invitati a passare a Gemini 3.1 Pro (Preview) e Gemini 3.6 Flash. Sul fronte amministrativo, le organizzazioni Enterprise devono verificare che le proprie policy sui modelli autorizzino questi sostituti prima che i loro team li ritrovino nel selettore di Copilot Chat su VS Code e github.com. Questa deprecazione illustra il ritmo rapido di rotazione dei modelli offerti in Copilot, in cui le versioni Gemini di generazione precedente lasciano il posto alle iterazioni più recenti di Google.
npm restringe i token GAT per aggirare la 2FA
31 luglio — GitHub limita ciò che possono fare i token di accesso granulare (GAT) npm configurati per aggirare l’autenticazione a due fattori (2FA). Finora, un token di questo tipo compromesso poteva essere usato per prendere il controllo completo di un account: creare altri token, aggiungere un maintainer, modificare i diritti di accesso a un pacchetto. Da ora in poi, queste operazioni sensibili richiedono una sfida 2FA interattiva, anche per un token normalmente esente da 2FA. La misura è efficace immediatamente; una seconda fase è pianificata per gennaio 2027, data in cui questi token perderanno anche la capacità di pubblicare direttamente pacchetti, spingendo i team di automazione verso la pubblicazione fidata (trusted publishing, basata su OIDC). Sono interessati solo i token npm — i token GitHub classici (PAT, GitHub App, Actions) continuano a funzionare senza modifiche. Si tratta di una risposta diretta all’ondata di attacchi di takeover di pacchetti npm osservata negli ultimi mesi nell’ecosistema open source.
Sintassi self-repository per fare riferimento ad azioni in GitHub Actions
30 luglio — GitHub Actions introduce una nuova sintassi, $/, per fare riferimento a un’azione o a un workflow riutilizzabile situato nello stesso repository del workflow chiamante. Finora, questo tipo di riferimento interno richiedeva o l’uso di ./ abbinato a un passaggio di checkout esplicito, oppure il fissaggio di una versione in modo statico. Con $/, il riferimento punta automaticamente al commit esatto in esecuzione, senza passaggio di checkout aggiuntivo, e funziona ovunque fosse usato ./: passaggi di workflow, azioni composite, composizione annidata e chiamate a workflow riutilizzabili. Questa novità richiede un runner in versione 2.336.0 o più recente. Il suo vantaggio principale: consentire alle organizzazioni di applicare policy che richiedono il pinning delle azioni su SHA di commit completi, mantenendo al contempo i riferimenti interni sincronizzati automaticamente con il ref in esecuzione.
OpenAI rimuove GPT-5.4 e GPT-5.4 mini da ChatGPT dal 31 agosto
31 luglio — OpenAI ha annunciato la rimozione di GPT-5.4 e GPT-5.4 mini dall’interfaccia ChatGPT per gli utenti connessi tramite un account, a partire dal 31 agosto. I due modelli restano però accessibili tramite l’API OpenAI e nelle sessioni Codex autenticate con chiave API — una distinzione che riguarda quindi gli utenti dell’app/web ChatGPT, ma non gli sviluppatori che passano dall’API o da Codex con chiave API. Questo annuncio si inserisce nella continuità dell’aggiornamento tariffario GPT-5.6 (Luna/Terra) di fine luglio, che accelera il passaggio della gamma ChatGPT verso i modelli più recenti.
ImageGen in Codex CLI: nuova lightbox e canvas
30 luglio — OpenAI Devs ha aggiornato la funzione ImageGen integrata in Codex CLI con una nuova interfaccia in stile “lightbox” e un canvas dedicato. Questa evoluzione mira a semplificare l’esplorazione e la rifinitura delle immagini generate direttamente nel flusso di lavoro di Codex, senza cambiare contesto. Si tratta di un miglioramento dell’usabilità più che di un nuovo modello, ma tocca direttamente lo strumento CLI seguito con priorità in casa OpenAI.
Brevi
- Amp — avvio degli orb 20 % più veloce, assistente Puck spostato su GPT-5.6 Sol — Amp annuncia un avvio degli orb (macchine remote) circa 20 % più veloce e sposta il suo assistente Puck su GPT-5.6 Sol in seguito a feedback molto critici degli utenti. 🔗 fonte
- Hugging Face distribuisce un endpoint pubblico gratuito per DeepSeek-V4-Flash-0731 — Un dipendente di Hugging Face mette online, il giorno stesso del rilascio, un endpoint gratuito senza token, compatibile OpenAI, per testare il modello. 🔗 fonte
- Sakana AI — 5º posto al CTF OSINT Diver 2026 — Un team difesa/intelligence di Sakana AI, che utilizza un agente OSINT basato su Fugu-ultra 1.1, si classifica 5º su oltre 850 team partecipanti. 🔗 fonte
- Kimi K3 su Together AI — prezzo più basso e miglior tasso di cache secondo OpenRouter — Dati della dashboard OpenRouter mostrano che Together AI offre una delle tariffe più basse per Kimi K3, con uno dei migliori tassi di successo della cache dei prompt. 🔗 fonte
- Un modello video aperto (Marlin-2B) rende consultabili 370 ore di archivi pubblici per circa 10 dollari — Un membro della community indicizza 1 864 film degli archivi Prelinger con Marlin-2B su Hugging Face Jobs, generando 23 148 momenti ricercabili. 🔗 fonte
- GitHub sonda l’uso degli strumenti di accessibilità da parte degli sviluppatori — Indagine aperta fino al 31 agosto 2026 presso sviluppatori con disabilità sui loro usi delle tecnologie di accessibilità. 🔗 fonte
- Seedance 2.5 annunciato anche su Luma — Luma anticipa l’arrivo imminente di Seedance 2.5 sulla sua piattaforma, senza data precisata. 🔗 fonte
- Ideogram Object Remover disponibile su Runware — Lo strumento di rimozione oggetti di Ideogram rivendica il miglior punteggio FID nel benchmark OmniEraser, senza prompt richiesto. 🔗 fonte
- SGLang aggiunge il supporto di Inkling-Small su cluster NVIDIA DGX Spark — Throughput misurato di 24 token/secondo in concorrenza 1, su 2 sistemi DGX Spark collegati in ConnectX-7. 🔗 fonte
- ChatGPT desktop — vista Attività e scorciatoia Voce tramite l’icona animale — Nuova vista Activity che raggruppa conversazioni in attesa e aggiornamenti dei progetti, più una scorciatoia verso ChatGPT Voice. 🔗 fonte
- Dieci progressi in matematica e informatica teorica — OpenAI condivide dieci risultati su problemi aperti in geometria, crittografia e complessità; contenuto dettagliato non consultabile, fonte bloccata ai robot. 🔗 fonte
- Far progredire una IA responsabile in Europa — OpenAI presenta le sue pratiche di sicurezza, trasparenza e provenienza a sostegno della governance dell’IA in Europa di fronte all’AI Act; contenuto dettagliato non consultabile, fonte bloccata. 🔗 fonte
- Univé costruisce una forza lavoro pronta per l’IA con ChatGPT Enterprise — Caso di studio dell’assicuratore olandese Univé sul deployment di ChatGPT Enterprise; contenuto dettagliato non consultabile, fonte bloccata. 🔗 fonte
- OpenAI dice di aver smantellato una rete di truffa basata in Cambogia — Utilizzo di ChatGPT per truffe di investimento, sentimentali, di gioco d’azzardo e di furto d’identità; contenuto dettagliato non consultabile, fonte bloccata. 🔗 fonte
- avatarin costruisce un agente retail 24/7 con GPT-Realtime — Supporto clienti multilingue per Yamada Denki: 30 000 utenti in due settimane, 92 % di valutazioni positive secondo il riepilogo ufficiale; contenuto dettagliato non consultabile, fonte bloccata. 🔗 fonte
Cosa significa
La generazione media accelera la sua corsa alla distribuzione ampia e all’editing conversazionale. MiniMax H3 apre la strada con un modello unificato testo/immagine/video/audio e pesi aperti promessi “nei prossimi giorni”, distribuito day-0 presso una quindicina di partner. Lo stesso movimento si ritrova in Ideogram (P-Image-Ideogram, quattro modalità di qualità e una tariffa a partire da 0,003 dollari per immagine), Wan Video (modalità Realtime senza pulsante “generate”) e Luma (Layers, modifica di un livello alla volta tramite conversazione): il valore aggiunto non si gioca più solo sulla qualità grezza di un modello, ma sulla velocità di iterazione e sull’integrazione multi-piattaforma già dal lancio. Black Forest Labs, con un’anteprima di 48 ore di FLUX 3 riservata a un agente terzo, adotta un approccio inverso — teaser controllato invece di disponibilità generale immediata.
L’inferenza dei modelli aperti cambia scala, e l’uso si documenta tanto quanto la tecnica. Together AI rivendica una crescita di oltre 10 000 volte del suo volume di token serviti in un mese, trainata dalla migrazione delle aziende verso modelli aperti, e pubblica parallelamente un articolo tecnico dettagliato sui limiti delle metriche di autoscaling classiche per l’inferenza LLM. In aggiunta, lo studio Ai2 costruito su infini-gram offre una prospettiva inaspettata su questa stessa ondata di modelli aperti: documenta, a partire da libri autopubblicati, fino a che punto i testi generati dall’IA restano vicini alle formulazioni incontrate in addestramento — un promemoria che la scalabilità dell’inferenza non elimina le questioni di fondo sull’originalità dei contenuti prodotti.
Gli strumenti per gli agent di codice e la sicurezza della supply chain avanzano in parallelo, non sempre nella stessa direzione. Devin amplia il proprio perimetro di esecuzione a qualsiasi computer con Outposts, Replit moltiplica le funzionalità di autonomia (Follow-up Tasks, Model Selector) e GitHub Actions semplifica il riferimento ad azioni interne con la sintassi $/. Nello stesso tempo, GitHub rafforza la sicurezza npm imponendo una sfida 2FA interattiva anche ai token configurati per aggirarla, in risposta diretta all’ondata di takeover di account osservata negli ultimi mesi — un segnale che la crescente automazione degli agenti si accompagna a un irrigidimento parallelo dei controlli di accesso.
Due attori restringono l’accesso ad alcuni dei loro modelli, per ragioni diverse. OpenAI rimuove GPT-5.4 e GPT-5.4 mini da ChatGPT per gli utenti connessi a partire dal 31 agosto, mantenendoli però disponibili via API — una chiarificazione della gamma più che una rimozione pura. Google, da parte sua, riserva Gemini 3.5 Flash Cyber, un modello economico dedicato al rilevamento e alla correzione di vulnerabilità software, ai soli governi e partner di fiducia: un segnale che alcuni laboratori distinguono ormai esplicitamente tra modelli a uso difensivo ristretto e modelli per il grande pubblico.
Fonti
- MiniMax — Annuncio H3 su X
- MiniMax — Filone complementare
- Runway — Grok Imagine Video 1.5
- Alibaba Wan — Modalità Realtime
- Luma — Layers
- Black Forest Labs — Anteprima FLUX 3
- Ideogram — P-Image-Ideogram
- Cognition — Devin Outposts
- Replit — This Week in Replit
- Together AI — Crescita dei token serviti
- Together AI — Autoscaling dell’inferenza dedicata
- Ai2 — Studio infini-gram sui libri
- GitHub — Deprecazione Gemini 2.5 Pro / Gemini 3 Flash
- GitHub — Restrizione token npm 2FA
- GitHub — Sintassi self-repository
- OpenAI — Ritiro GPT-5.4
- OpenAI — ImageGen in Codex CLI
- Amp — Orbs e Puck
- Hugging Face — Endpoint DeepSeek-V4-Flash-0731
- Sakana AI — CTF OSINT Diver 2026
- Kimi K3 su Together AI
- Marlin-2B — Archivi Prelinger
- GitHub — Indagine accessibilità
- Seedance 2.5 su Luma
- Ideogram Object Remover su Runware
- SGLang — Inkling-Small su DGX Spark
- ChatGPT desktop — Vista Attività
- OpenAI — Dieci progressi in matematica
- OpenAI — IA responsabile in Europa
- OpenAI — Univé
- OpenAI — Smantellamento rete di truffa
- OpenAI — avatarin